Sprawozdanie Laboratorium WMM - Podstawowe przetwarzanie obrazów

Mateusz Ostaszewski 325203

Importy

from pathlib import Path
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import math

Otworzenie zadanych obrazów

images_dir = Path("obrazy_testowe")
oryginal_dir = images_dir / "color"
inoise1_dir = images_dir / "color_inoise1"
inoise2_dir = images_dir / "color_inoise2"
noise_dir = images_dir / "color_noise"

oryginal_imgs = sorted(list(oryginal_dir.glob("*.png")))
inoise1_imgs = sorted(list(inoise1_dir.glob("*.png")))
inoise2_imgs = sorted(list(inoise2_dir.glob("*.png")))
noise_imgs = sorted(list(noise_dir.glob("*.png")))

id_number = 325203
number_of_imgs = len(oryginal_imgs)
img_nr = id_number % number_of_imgs
print(number_of_imgs)


oryginal_img = cv2.imread(str(oryginal_imgs[img_nr]), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
inoise1_img = cv2.imread(str(inoise1_imgs[img_nr]), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
inoise2_img = cv2.imread(str(inoise2_imgs[img_nr]), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
gaus_noise_img = cv2.imread(str(noise_imgs[img_nr]), cv2.IMREAD_UNCHANGED)

plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title('Oryginal')
plt.imshow(oryginal_img)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title('Gaus Noise')
plt.imshow(gaus_noise_img)
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title('Impuls Noise1')
plt.imshow(inoise1_img)
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.title('Impuls Noise2')
plt.imshow(inoise2_img)

36

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1defecdb8b0>

Zad1

Treść

Zrealizować operację filtracji barwnego obrazu cyfrowego.
Do realizacji zadania wykorzystać obrazy zaszumione (szumem gaussowskim oraz impulsowym).
Każdy z obrazów wejściowych poddać przetwarzaniu filtrem wygładzającym (Gaussa) i filtrem medianowym. Każdy obraz wynikowy wyświetlić i obliczyć dla niego PSNR (w stosunku do obrazu oryginalnego, nie zaszumionego!, funkcja do obliczania PSNR dostępna jest w przykładowym skrypcie). Ocenić działanie filtrów dla masek o rozmiarach: 3x3, 5x5, 7x7.
Zebrać w tabeli PSNR dla różnych rodzajów szumów, filtrów i rozmiarów maski.
Jaki wpływ na skuteczność filtracji i na zniekształcenie obrazu ma rozmiar maski filtru?
Czy ocena subiektywna uzyskanych obrazów wynikowych, jest zgodna z PSNR (lepsza jakość – większy PSNR)?

Rozwiązanie

def calcPSNR(img1, img2):
  imax = 255.**2  ### zakładana wartość pikseli z przedziału [0, 255]
  ##### w różnicy obrazów istotne są wartości ujemne, dlatego img1 konwertowany do typu np.float64 (liczby rzeczywiste) aby nie ograniczać wyniku do przedziału [0, 255]
  mse = ((img1.astype(np.float64)-img2)**2).sum()/img1.size  ### img1.size - liczba elementów w img1, ==img1.shape[0]*img1.shape[1] dla obrazów mono, ==img1.shape[0]*img1.shape[1]*img1.shape[2] dla obrazów barwnych
  return 10.0*np.log10(imax/mse)

psnrs = [[],[],[],[]]

masks = [3, 5, 7]

plt.figure(figsize=(10, 15))
plt.suptitle('Filtracja Gaussa obrazu zaszumionego szumem gaussowskim')
for idx, i in enumerate(masks):
    gblur_img = cv2.GaussianBlur(gaus_noise_img, (i, i), 0)
    psnrs[0].append(calcPSNR(oryginal_img, gblur_img))
    plt.subplot(3, 1, idx+1)
    plt.title(f'Mask {i}x{i}')
    plt.imshow(gblur_img)

plt.figure(figsize=(10, 15))
plt.suptitle('Filtracja Gaussa obrazu zaszumionego szumem impulsowym')
for idx, i in enumerate(masks):
    gblur_img = cv2.GaussianBlur(inoise1_img, (i, i), 0)
    psnrs[1].append(calcPSNR(oryginal_img, gblur_img))
    plt.subplot(3, 1, idx+1)
    plt.title(f'Mask {i}x{i}')
    plt.imshow(gblur_img)

plt.figure(figsize=(10, 15))
plt.suptitle('Filtracja medianowa obrazu zaszumionego szumem gaussowskim')
for idx, i in enumerate(masks):
    mblur_img = cv2.medianBlur(gaus_noise_img, i)
    psnrs[2].append(calcPSNR(oryginal_img, mblur_img))
    plt.subplot(3, 1, idx+1)
    plt.title(f'Mask {i}x{i}')
    plt.imshow(mblur_img)

plt.figure(figsize=(10, 15))
plt.suptitle('Filtracja medianowa obrazu zaszumionego szumem impoulsowym')
for idx, i in enumerate(masks):
    mblur_img = cv2.medianBlur(inoise1_img, i)
    psnrs[3].append(calcPSNR(oryginal_img, mblur_img))
    plt.subplot(3, 1, idx+1)
    plt.title(f'Mask {i}x{i}')
    plt.imshow(mblur_img)

# Nazwy filtrów i szumów
index = ['filtr gaussowski, szum gaussowski',
         'filtr gaussowski, szum impulsowy',
         'filtr medianowy, szum gaussowski',
         'filtr medianowy, szum impulsowy']

# Rozmiary masek
columns = ['3x3', '5x5', '7x7']

# Tworzenie DataFrame
df = pd.DataFrame(psnr, index=index, columns=columns)

# Wyświetlanie DataFrame
print(df)

                                         3x3        5x5        7x7
filtr gaussowski, szum gaussowski  24.594911  22.882074  21.608125
filtr gaussowski, szum impulsowy   24.185306  22.715472  21.528174
filtr medianowy, szum gaussowski   23.135861  20.882322  20.108866
filtr medianowy, szum impulsowy    23.727033  20.996052  20.141882

Wnioski

Z powyższej tabeli wynika że najlepiej się sprawdził filtr gaussowski z maską 3x3, w tej konfiguracji uzyskujemy najwyższy wskaźnik PSNR, co oznacza że moc sygnału jest znacznie większa niż moc szumu, obraz jest mniej zniekształcony i bliższy oryginalnemu. W mojej subiektywnej opinii również jest to zdjęcie o najlepszej jakości.

Wpływ rozmiaru maski:

• Skuteczność filtracji: Większa maska filtru (np. 7x7 zamiast 3x3) będzie bardziej skuteczna w redukcji szumów, ponieważ bierze pod uwagę większą ilość pikseli sąsiednich. To może prowadzić do lepszego usunięcia szumów, ale kosztem utraty szczegółów obrazu.

• Zniekształcenie obrazu: Większa maska filtru może prowadzić do większego zniekształcenia obrazu, ponieważ filtracja jest bardziej "agresywna". Może to prowadzić do efektu rozmycia, ponieważ wysokie częstotliwości (szczegóły) mogą być zredukowane.

Zadanie 2

Treść

Zrealizować operację wyrównania histogramu dla obrazu barwnego i zapisać obraz wynikowy do pliku. UWAGA: operację wyrównania histogramu należy wykonać wyłącznie dla składowej odpowiadającej za jasność, w tym celu należy wejściowy obraz RGB skonwertować do innej przestrzeni (np. YCbCr/YUV), a po wyrównaniu histogramu dla właściwej składowej powrócić do pierwotnego formatu.
Porównać uzyskane obrazy i ich histogramy (w szczególności: histogram dla składowej, dla której wykonano operację wyrównywania histogramu).
Czy obraz po wyrównaniu histogramu jest subiektywnie lepszej jakości?

Rozwiązanie

Histogram dla orginalnego zdjęcia

original_histogram = cv2.calcHist([oryginal_img], [0], None, [256], [0, 256])
original_histogram = original_histogram.flatten()

Konwersja i wyrównanie histogramu

coverted_img = cv2.cvtColor((oryginal_img), cv2.COLOR_BGR2YUV)
coverted_img[:, :, 0] = cv2.equalizeHist(coverted_img[:, :, 0]) # Y - odpowiedzialny za jasność
equalized_img = cv2.cvtColor(coverted_img, cv2.COLOR_YUV2BGR)

equalized_histogram = cv2.calcHist([equalized_img], [0], None, [256], [0, 256])
equalized_histogram = equalized_histogram.flatten()

cv2.imwrite("equalized_img.png", equalized_img)

True

Porównanie histogramów

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.suptitle("Histogramy")
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("Oryginalny")
plt.xlim([0, 256])
plt.ylim([0, 6000])
plt.plot(original_histogram)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title("Edytowany")
plt.xlim([0, 256])
plt.ylim([0, 6000])
plt.plot(equalized_histogram)

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1df06237010>]

Histogram został względnie wyrównany

Porównanie zdjęć

plt.figure(figsize=(15, 5))
plt.suptitle("Obrazy")
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("Oryginalny")
plt.imshow(oryginal_img)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title("Edytowany")
plt.imshow(equalized_img)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1df05261fc0>

Wnioski

Edytowany obraz w moim subiektywnym odbiorze zdecydowanie zyskal na jakości.

Zad3

Treść

Korzystając z filtru Laplace’a do wyznaczenia wysokoczęstotliwościowych składowych obrazu dokonać wyostrzenia obrazu:
img_out = img_in + W*img_laplace.
Jaki jest wpływ wagi składowej wysokoczęstotliwościowej na postać obrazu wynikowego?
Dla jakich wartości tej wagi uzyskuje się dobre, przyjemne dla oka wyniki?

Rozwiązanie

Wstępne wygładzenie obrazu

img = cv2.GaussianBlur(oryginal_img, (3, 3), 0)

Wygenerowanie obrazu Laplace'a

laplacian_img = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_8U)
plt.imshow(laplacian_img)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1df06d1df90>

Wyostrzanie

weights = [-0.1, -0.5, -1, -1.5, -2, -3]
plt.figure(figsize=(20, 20))
for i, weight in enumerate(weights):
    result_img = cv2.addWeighted(img, 1, laplacian_img, weight, 0)
    plt.subplot(math.ceil(len(weights) / 2), 2, i+1)
    plt.title(f'Weight {weight}')
    plt.imshow(result_img)

Wnioski

Przy zastosowaniu wag z zakresu od -1.5 do -0.5, uzyskujemy estetycznie atrakcyjne i przyjemne dla oka rezultaty. Wartości wag -3 i -2 intensyfikują kontrast do stopnia, który może negatywnie wpływać na jakość obrazu, czyniąc go mniej atrakcyjnym. Z kolei, wyostrzenie obrazu przy użyciu wagi -0.1 jest subtelne i nie wprowadza znaczących zmian w porównaniu do obrazu oryginalnego.